python中numpy中的unique()函数怎么实现去重结果的序列号索引

unique()函数可以帮助我们实现去重操作，同时返回一个唯一值数组以及一个由第一个数组中各个值在原数组中的索引下标组成的数组。具体实现方式可以如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4])
uniq, index = np.unique(arr, return_index=True)
print("去重后的数组：", uniq)
print("唯一值在原数组中的下标索引：", index)

在这里，我们通过`np.unique()`函数的`return_index`参数来获得每个唯一元素在输入数组中的第一次出现的索引，从而实现了去重结果的序列号索引。

相关问题

python numpy去重

在Python的NumPy库中，有几种方法可以对数组进行去重操作。其中一种方法是使用NumPy的unique函数。该函数可以找到数组中的唯一值并返回已排序的结果。你可以通过传入需要去重的数组作为参数来使用该函数。

例如，在给定的示例中，我们有一个名为a的数组，它包含了一些颜色的字符串。我们可以使用NumPy的unique函数将这个数组去重，并返回一个已排序的结果。

代码示例如下：

import numpy as np

a = np.array(['red', 'blue', 'yellow', 'red', 'red', 'white'])
unique_values = np.unique(a)

print("原数组：", a)
print("去重后的数组：", unique_values)

运行上述代码，我们会得到如下输出：

原数组： ['red' 'blue' 'yellow' 'red' 'red' 'white']
去重后的数组： ['blue' 'red' 'white' 'yellow']

可以看到，通过使用NumPy的unique函数，我们成功地对数组进行了去重操作，并得到了去重后的结果。

python numpy二维数组去重

可以使用numpy库中的unique函数来实现二维数组去重。具体实现方法如下：

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])

# 对二维数组进行去重操作
arr_unique = np.unique(arr, axis=0)

print(arr_unique)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

其中，axis=0表示按行进行去重操作，即对每一行进行去重。